Развитие технологий порою приводит к парадоксальным результатам. В их числе растущая популярность видео с дипфейками. Это не только инструмент для шуточных видео. В будущем дипфейки могут стать определенной угрозой для СМИ и корпоративного сегмента. Консалтинговая компания Gartner прогнозирует, что на решение сопутствующих проблем кибербезопасности в будущем крупные компании могут потратить до 188 миллиардов долларов. Существующие методы верификации видео требуют скачивания и долгого анализа с целью выявления подделки. Новая технология Intel FakeCatcher на базе искусственного интеллекта способна заметно ускорить этот процесс.
Платформа Intel для обнаружения дипфейков — это первый в мире детектор дипфейков в реальном времени, который возвращает результаты за миллисекунды, позволяя определить поддельные видео с точностью до 96%. Технология использует аппаратное и программное обеспечение Intel, работает на сервере и взаимодействует через веб-платформу. Программное обеспечение включает оптимизированную программную архитектуру и набор специализированных инструментов: OpenVino для алгоритмов ИИ по распознаванию лиц и ориентиров; многопоточная оптимизация на базе Intel Integrated Performance Primitives; набор инструментов OpenCV для обработки изображений и видео в реальном времени; оптимизация блоков логического вывода с помощью Intel Deep Learning Boost и Intel Advanced Vector Extensions 512. Также используется платформа Open Visual Cloud, чтобы предоставить интегрированный программный стек для семейства процессоров Intel Xeon Scalable. Одновременно запускается до 72 различных потоков обнаружения на процессорах Intel Xeon Scalable 3-го поколения.
Большинство детекторов на основе глубокого обучения просматривают необработанные данные, чтобы найти признаки недостоверности. FakeCatcher работает по иному принципу, выискивая подсказки достоверности видео, оценивая то, что делает нас людьми — тонкий «кровяной поток» в пикселях видео. Когда наши сердца перекачивают кровь, вены меняют цвет. Сигналы кровотока считываются со всей поверхности лица, далее алгоритмы переводят эти сигналы в пространственно-временные карты. Затем, используя глубокое обучение, можно определить, настоящее видео или подделка.
Есть несколько вариантов использования FakeCatcher. Социальные сети могут использовать технологию, чтобы пользователи не загружали дипфейковые видео. Глобальные новостные организации могут использовать детектор, чтобы избежать непреднамеренного распространения фальшивых видео. Некоммерческие организации смогут использовать платформу, чтобы открыть возможность обнаружения дипфейков для всех.
Источник:
Intel
